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基于灰色关联的人力资源素质测评研究

出处:论文网
时间:2015-04-30

基于灰色关联的人力资源素质测评研究

  1 概述

  随着我国用电量的持续增加,能源结构的优化配置,电力企业市场竞争环境的加剧,合理有效的人力资源管理显得至关重要,其中,完善合理的人力资源素质测评是人力资源管理的前提。

  素质测评体系强调在心里学、理学计算机技术等多方面理论体系相结合的基础上,采用合理的度量和评价方法对应聘者的专业知识、技术能力、发展潜力等多项素质指标进行评定,寻找适合企业发展需要的员工,以满足企业人才发展规划,实现人力资源的优化配置。本文在相关文献基础上,通过探讨影响电力企业员工素质的关键指标体系,结合AHP―灰色关联分析方法建立人力资源素质测评模型,以选择适合企业发展的员工。

  2 人力资源素质测评模型的建立

  2.1 指标体系的构建

  人力资源素质测评的出发点应该为其任职岗位,不同岗位的影响要求是千差万别的,对于重要岗位必须进行测评,现阶段一般将电力企业的人员构成分为一般技术岗、技术岗位和管理岗位三种,由于篇幅所限,本文只论述管理人员的能力素质测评指标体系的构建。

  管理人员不仅要具备沟通能力、指导能力、责任感等基本素质,还需具备相关领域的技术知识、工作的积极主动性等,因此,根据相关文献资料及实际情况,设定如下指标,但不限于以下指标的建立。

  ■

  2.2 模型的建立

  2.2.1 指标权重的确定

  层次分析法(AHP)是一种层次权重决策分析法,由美国匹兹堡大学教授萨蒂在70年代初提出的,其最大的特点就是即使是目标复杂并且资料不足时,仍能使用定性和定量相结合的方法进行深入分析。具体步骤如下[2]:

  ①建立由下而上的层次递接结构。

  ②采用1~9标度法对指标的重要性进行两两比较,建立判断矩阵P=(aij)m×n。

  ③归一化判断矩阵,得到权重向量:

  ■=■ i=1,2,…,n

  其中,W■=■b■,bij=■

  ④进行一致性检验。当矩阵满足CR<0.1时,则认为判断矩阵满足一致性的检验,其中,C.I.=■,C.R.=■。

  ⑤得到权重向量为W=(w1,w2,…,wn)

  2.2.2 素质测评模型构建

  灰色关联分析由我国著名学者邓聚龙教授提出,其最大的特点就是体现各个评价样本与理想序列之间的关联度,在此基础上进行综合评价,已经应用政治经济文化各个领域,取得了令人瞩目的成绩。将其应用于人力资源素质测评的具体过程如下[3,4]:

  ①设某个岗位有m名候选者,单位考察的评价指标为n个,构成m×n的决策矩阵。

  ②构造每个指标的理想序列:x0={x01,x02,…,x0n},同时,于原决策矩阵构成新的(m+1)×n阶矩阵。

  ③无量纲化后构成新的规范化矩阵Y={yij}(m+1)×n,其中,yij=xij/■。

  ④计算评价序列与理想序列之间的关联系数:

  ε■=■

  其中,ρ为分辨系数,ρ∈[0,1],一般取值为ρ=0.5。

  ⑤根据求得的权重得到某测评人员素质测评综合得分:Di=■ε■kw■。

  为了更好的比较出各个应聘者的优点及不足,明确应聘者A优于B的地方,本文首先计算最底层指标的关联度,然后,结合已求得的权重进行加权得到上一层指标的关联度,最后根据步骤⑤得到最终应聘者素质测评的综合得分,该方法可以有效的选择最适合企业发展的员工。

  3 算例分析

  为了说明本文使用的测评方法,假设某职位需要应聘一位管理者,有A、B、C三位候选者。本文采用专家打分法根据实际情况对应聘者的测评数据进行打分,见表2,由于人力资源部门均希望员工可以达到最佳标准,因此,本文给出的各个指标的测评标准均为10,即理想序列各分量为10。

  ①根据层次分析法求得的指标权重见表3。

  ②通过AHP―灰色关联相结合求得二级关联系数、一级关联系数分别见表4和表5。

  综合各方面素质我们应该选择应聘者B,其一级关联系数均优于A和C,但是其C12、C21、C41均略差于C,同时C42略差于A,如果企业更加注重沟通及指导能力也可选择C。因此,通过本文使用的方法不仅可以有效选择应聘者,而且可以明确的清楚该应聘者优于其余人的地方,以便做出更好的选择。

  4 结论

  人力资源管理是为了满足企业的发展战略目标,调动员工生产的积极性和创造性,最大限度的发挥员工的潜能,对人力资源进行有效的管理和控制,通过招聘、培训、考核和激烈等一系列过程,对人力资源进行优化配置,以创造企业价值和社会价值。通过实例证明本文提出的AHP―灰色关联分析法更加适合企业对于人才的选用。

基于灰色关联的人力资源素质测评研究

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